golang日志库

golang标准库的日志框架非常简单，仅仅提供了print，panic和fatal三个函数对于更精细的日志级别、日志文件分割以及日志分发等方面并没有提供支持。所以催生了很多第三方的日志库，但是在golang的世界里，没有一个日志库像slf4j那样在Java中具有绝对统治地位。golang中，流行的日志框架包括logrus、zap、zerolog、seelog等。

logrus是目前Github上star数量最多的日志库，目前(2018.08，下同)star数量为8119，fork数为1031。logrus功能强大，性能高效，而且具有高度灵活性，提供了自定义插件的功能。很多开源项目，如docker，prometheus等，都是用了logrus来记录其日志。

zap是Uber推出的一个快速、结构化的分级日志库。具有强大的ad-hoc分析功能，并且具有灵活的仪表盘。zap目前在GitHub上的star数量约为4.3k。

seelog提供了灵活的异步调度、格式化和过滤功能。目前在GitHub上也有约1.1k。

logrus特性

logrus具有以下特性：

  • 完全兼容golang标准库日志模块：logrus拥有六种日志级别：debug、info、warn、error、fatal和panic，这是golang标准库日志模块的API的超集。如果您的项目使用标准库日志模块，完全可以以最低的代价迁移到logrus上。
  • 可扩展的Hook机制：允许使用者通过hook的方式将日志分发到任意地方，如本地文件系统、标准输出、logstash、elasticsearch或者mq等，或者通过hook定义日志内容和格式等。
  • 可选的日志输出格式：logrus内置了两种日志格式，JSONFormatter和TextFormatter，如果这两个格式不满足需求，可以自己动手实现接口Formatter，来定义自己的日志格式。
  • Field机制：logrus鼓励通过Field机制进行精细化的、结构化的日志记录，而不是通过冗长的消息来记录日志。
  • logrus是一个可插拔的、结构化的日志框架。

logrus的使用

第一个示例

最简单的使用logrus的示例如下：

上面代码执行后，标准输出上输出如下：

log“github.com/sirupsen/logrus”

Logger

logger

Fields

Fields
WithFieldsWithFields
Fieldrequest_iduser_iplog.WithFields(log.Fields{"request_id": request_id, "user_ip": user_ip})logrus.EntryFieldslogrus.Entry

Hook

logrus最令人心动的功能就是其可扩展的HOOK机制了，通过在初始化时为logrus添加hook，logrus可以实现各种扩展功能。

Hook接口

logrus的hook接口定义如下，其原理是每此写入日志时拦截，修改logrus.Entry。

DefaultFieldHookappName="myAppName"
log.AddHook(hook)hook

logrus官方仅仅内置了syslog的hook。

此外，但Github也有很多第三方的hook可供使用，文末将提供一些第三方HOOK的连接。

问题与解决方案

尽管logrus有诸多优点，但是为了灵活性和可扩展性，官方也削减了很多实用的功能，例如：

  • 没有提供行号和文件名的支持
  • 输出到本地文件系统没有提供日志分割功能
  • 官方没有提供输出到ELK等日志处理中心的功能

但是这些功能都可以通过自定义hook来实现。

记录文件名和行号

logrus.Entryruntime
runtimeCaller(skip int)runtime.Callerruntime.Caller()

这里写图片描述 

runtime.FuncForPC(pc uintptr) *Funcpc
runtime.Caller()sirupsensiupsenrpcruntime.FuncForPC()sourcelogrus.Entry

time="2018-08-11T19:10:15+08:00" level=warning msg="postgres_exporter is ready for scraping on 0.0.0.0:9295..." source="postgres_exporter/main.go:60:main()"
time="2018-08-11T19:10:17+08:00" level=error msg="!!!msb info not found" source="postgres/postgres_query.go:63:QueryPostgresInfo()"
time="2018-08-11T19:10:17+08:00" level=error msg="get postgres instances info failed, scrape metrics failed, error:msb env not found" source="collector/exporter.go:71:Scrape()"

日志本地文件分割

file-rotatelogsfile-rotatelogs

使用上述本地日志文件切割的效果如下：

这里写图片描述

将日志发送到elasticsearch

将日志发送到elasticsearch是很多日志监控系统的选择，将logrus日志发送到elasticsearch的原理是在hook的每次fire调用时，使用golang的es客户端将日志信息写到elasticsearch。elasticsearch官方没有提供golang客户端，但是有很多第三方的go语言客户端可供使用，我们选择elastic。elastic提供了丰富的文档，以及Java中的流式接口，使用起来非常方便。

考虑到logrus的Fields机制，可以实现如下数据格式：

Hostlogrus.Entry

从Elasticsearch查询得到日志存储，效果如下：

将日志发送到其他位置

将日志发送到日志中心也是logrus所提倡的，虽然没有提供官方支持，但是目前Github上有很多第三方hook可供使用：

logrus_amqp：Logrus hook for Activemq。

logrus-logstash-hook:Logstash hook for logrus。

mgorus:Mongodb Hooks for Logrus。

logrus_influxdb:InfluxDB Hook for Logrus。

logrus-redis-hook:Hook for Logrus which enables logging to RELK stack (Redis, Elasticsearch, Logstash and Kibana)。

等等，上述第三方hook我这里没有具体验证，大家可以根据需要自行尝试。

其他注意事项

Fatal处理

Fatalos.Exit(1)fatal handlerlogrus.RegisterExitHandler(handler func() {} )os.Exit(1)fatal handler

线程安全

logger.SetNoLock()
logger.Outlogger.OutO_APPEND
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